大数据分析师竞赛理论题.pdf

大数据分析竞赛理论题涉及的知识点广泛，涵盖了数据挖掘、统计学、机器学习、数据库操作以及大数据处理等重要领域。接下来，我们将逐一解析并详细阐述上述部分内容中所涉及的知识点。 1. 分类算法是数据挖掘中的一种重要方法，主要用于给对象贴上特定的标签，例如，判断一封邮件是否为垃圾邮件。此类算法包括决策树、支持向量机、朴素贝叶斯等。 2. DBSCAN是一种基于密度的聚类算法，它不适用于所有形状的数据聚类，特别是当数据集中的对象存在不同密度时。 3. 在数据挖掘中，变量的量纲或单位对很多算法的性能有影响，比如基于距离的算法，如K均值聚类（K-means）。 4. Apriori算法是关联规则挖掘的一种方法，它使用最小支持度这一指标来筛选项目集（Itemset），找出频繁项集。 5. SQL语言中，如果需要删除表中的所有数据但保留表结构，可以使用DELETE语句。 6. 分析顾客消费行为属于推荐系统问题，需要使用协同过滤或者基于内容的推荐算法。 7. 关联规则挖掘中，支持度和置信度是评价指标，反映了规则的强弱和可信度。 8. 回归分析旨在解决预测问题，它首先确定解释变量和被解释变量，建立回归模型。 9. 层次聚类是一种聚类算法，它通过构建一个聚类层次树来完成聚类任务，不需要事先指定聚类个数。 10. 对于大数据量的聚类问题，DBSCAN算法较为适合，因为它不需要事先指定聚类个数，并且能够处理噪声数据。 11. KDD（Knowledge Discovery in Databases）指的是从大量数据中提取有用信息和知识的过程。 12. 数据挖掘中Naive Bayes是一种基于概率论的分类算法，它假设特征之间相互独立。 13. Hive是一种建立在Hadoop之上的数据仓库，用于查询和分析大规模数据集。 14. 关联分析是数据挖掘中的一个重要领域，涉及发现不同项之间有意义的联系，其代表算法是Apriori和FP-Growth算法。 15. 在Hive查询中，要查询以“中国”开头的书籍的作者，可以使用LIKE操作符。 16. HDFS是Hadoop分布式文件系统，其配置项dfs.replication用于设置数据块的复制因子。 17. 在监督学习模型中，分类和回归是两种主要方法，而聚类属于非监督学习。 18. 在线性回归中，均方误差和均方根误差是用来衡量模型预测准确性的常用指标。 19. 原始数据来源可以是交易数据、日志文件、传感器数据等，而犯罪记录不属于数据挖掘的原始数据来源。 20. 分类算法包括决策树、支持向量机、逻辑回归等，而K均值聚类属于聚类算法。 21. Apriori算法的结果可能包括频繁项集和关联规则。 22. 聚类分析的结果没有严格意义上的好坏之分，因为聚类是一种无监督学习方法。 23. HDFS中默认每个数据块保存3份副本。 24. Hadoop集群中的瓶颈通常是网络，因为它需要在不同节点之间传输大量的数据。 25. Spark提供了standalone、sparkonmesos和YARN等多种分布式部署方式。 26. Hive技术基础是HiveQL，这是一种类SQL查询语言，用于操作Hadoop文件系统中的数据。 27. Hive不支持修改行值的操作，这是其与传统数据库操作不同之处。 28. Hive支持表的数据操作包括增加列、删除列以及查询数据等。 29. Hive中执行的错误操作可能包括数据类型不匹配、权限不足等。 30. Zookeeper是Apache Hadoop生态系统的一部分，负责协调分布式环境中的节点。 31. 波士顿咨询集团（BCG）最先提出大数据时代到来的观点。 32. 大数据的核心价值在于提供新的数据洞察，帮助企业做出基于数据的决策。 33. 有序集的中间值或者中间两个值的平均是中位数，它是一种衡量中心趋势的统计量。 34. 聚类是无监督学习中应用最广的方法之一。 35. 关于分类算法的错误说法可能包括：分类结果一定存在一个最优解。 36. K-Means算法的优点包括收敛速度快，但它的缺点是结果受初始质心选择的影响较大。 37. K-Means算法的错误理解可能包括：它适用于任何形状的数据聚类，实际上它对数据形状有特定要求。